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关键词匹配模型新上映_人岗匹配模型(2024年11月抢先看)

内容来源：少年郎网站优化团队所属栏目：导读更新日期：2024-11-29

关键词匹配模型

AI技术对制造业：利弊如何权衡？ 𐟔 探索AI技术如何影响制造业的生产力和就业，我们发现了一个有趣的现象。通过分析2002至2018年间电子行业的数据，我们发现人工智能技术与企业生产力和就业之间存在正相关关系。这意味着，随着AI技术的广泛应用，企业的生产效率得到了显著提升，同时也创造了更多的就业机会。 𐟓ˆ 然而，AI技术对劳动力市场的影响并非一成不变。尽管它提高了生产效率，但同时也可能导致某些传统岗位的减少，从而改变了劳动力结构。具体来说，AI技术的应用显著降低了拥有大学及以下教育程度劳动力的比例，而提高了大学教育水平劳动力的比例。 𐟔젤𘺤𚆦𗱥…姐†解这一现象，我们构建了一个研究框架，探讨AI技术如何影响企业的劳动需求和就业增长。我们的研究方法包括关键词匹配法解析专利授权文本，以及使用固定效应模型和差分广义矩估计来分析数据。 𐟓Š 我们的研究结果显示，AI技术对企业生产力的影响显著，并且这种影响大于非AI专利。同时，AI技术对就业也有积极影响，与非AI创新相比，AI创新与就业增长的关系更为密切。此外，AI技术还改变了劳动力结构，降低了非高技能工人的比例，而提高了大学教育水平劳动力的比例。 𐟌Ÿ 我们的研究创新之处在于，我们采用了企业层面的数据，深入分析了AI技术对企业生产率和就业的具体影响，弥补了以往研究多集中在宏观层面的不足。同时，我们也考虑了AI专利和其他类型专利的影响，区分了AI技术与其他创新技术的差异。 𐟚렧„𖨀Œ，我们的研究也存在一些局限性。首先，我们的研究样本局限于一个地区，可能无法完全代表其他地区的情况。其次，数据时间跨度较短，可能无法充分捕捉AI技术长期影响。最后，我们的研究主要关注AI技术对生产率和就业的直接影响，对于AI技术如何通过改变企业的生产方式、组织结构等间接影响生产率和就业的机制探讨不足。 𐟌 尽管如此，我们的研究为理解AI技术如何改变劳动力市场提供了新的视角，也为制造业企业在应对AI技术带来的挑战和机遇时提供了参考。

如何用AI筛选简历？印度朋友的实用技巧最近这两周，我一直在忙着优化自己的简历，还帮两个小伙伴搞定了简历优化。效果确实不错，导致我一直在忙笔试。顺便提一句，SHL的测试题重复率真的超级高，建议大家去网上找找题库，或者申请几个不重要的职位做做笔试当练习。好了，废话不多说，今天这篇帖子教大家如何避免AI筛掉简历的具体方法论。首先，强烈建议大家先去看看我主页那篇讲AI筛简历过程的帖子，了解整个流程，最重要的是知道【AI筛过了之后不代表一定会通过简历关，因为还有其他维度评分和人工检阅等因素】。看完之后继续往下看哈。首先，我们要明白AI筛简历的原理：内容匹配。AI无法通过你的经历来判断你是否有潜力，只能判断你的经历和技能是否与这个岗位要招的人的特质相关。那么，AI是如何匹配的呢？最直观的方法就是关键词匹配。举个例子，假设你要投一个JPMorgan的analytics岗位。你可以把岗位描述扔进GPT里（任何大模型都行），获取关键词。AI在筛选你的简历时，很大一部分就依靠这组关键词来给你的简历打分。当然，公司用的模型是专门训练的，不过我们这里用GPT获取的关键词也够用了。所以，你需要尽可能地保证你的简历里覆盖尽量多的上述关键词。这里我总结了一些步骤和思路来帮你优化简历（字数有限，具体内容见图）。图有点丑，但内容是干货，建议认真保存起来认真看看。顺便点个赞吧！这个账号之后也会恢复更新，尽量不鸽[自拍R]

亚马逊COSMO算法上线，卖家如何应对？最近，亚马逊推出了一个新的算法——COSMO，引发了不少讨论。很多人认为，这可能是A9算法的终结，未来亚马逊的搜索和推荐系统将发生翻天覆地的变化。甚至有卖家把最近流量暴跌、订单减少的问题都归咎于这个新算法。那么，什么是COSMO呢？全称是“亚马逊大型电子商务常识生成与服务系统”。简单来说，亚马逊团队用COSMO算法来整合用户信息和购物历史等大数据，精准推送产品，匹配用户的购买意向。COSMO还能彻底改变搜索导航，从传统的以产品为中心的分类法转向以客户为中心的方法，而不仅是通过搜索关键词来匹配。举个例子吧：一个孕妇想买一双鞋子，她在亚马逊的搜索框里搜索“孕妇鞋”，COSMO算法会基于GPT或者OPT等大语言模型中存储的大量“人类常识”以及询问“用户购买或共同购买的原因”，分析得出“防滑等功能对于孕妇的重要性”，然后推荐了防滑鞋等能够抓住孕妇需求痛点的产品，从而提高转化率。这个新算法对咱们卖家有什么影响呢？推荐流量崛起：更多的推荐流量意味着更多的曝光机会。兴趣电商趋势明显：用户兴趣的精准匹配将带来更多的潜在客户。产品属性标签化：产品属性将更加明确，方便用户搜索和定位。关键词排名机制调整：关键词的排名将不再只是优化关键词和价格策略，而是更多地依赖于用户行为和大数据分析。差异化产品更受青睐：那些提供差异化服务的卖家将更受欢迎。那么，亚马逊COSMO算法的推出是利是弊呢？对于中小卖家来说，或许能借助COSMO算法，通过更加精准的产品定位和市场细分，实现“咸鱼翻身”。面对这一变化，我们应该如何抓住新机遇呢？精细化运营：完善产品属性信息、优化产品描述和关键词、提升产品图片质量等，以便更好地匹配算法推荐和用户需求。深入了解用户需求：通过数据分析，了解用户的真实需求和购买习惯。加强品牌建设：品牌建设将变得更加重要，因为品牌将成为用户选择的重要因素。利用AI工具优化Listing：利用AI工具来优化产品描述和关键词，提高产品的曝光和转化率。总的来说，亚马逊COSMO算法的推出虽然带来了新的挑战，但也带来了无限的可能。抓住机遇，精准定位，或许我们也能在新的竞争中脱颖而出。

两小时搞定手机图标，没想到吧！𐟘𒊨𐁨ƒ𝧐†解那种随便试试竟然成功的喜悦？真的超级开心！𐟘ƒ 我的制作步骤如下：准备工作 𐟓𑊩斥…ˆ，打开Mdijiureny这个工具。输入关键词 𐟔 接下来，输入你想要的手机图标关键词。生成图标 𐟎芥𗥥…𗤼š自动匹配并生成你需要的手机图标。审核上传 ✅ 最后，审核一下生成的图标，满意的话就上传到你的手机上吧！详细步骤拆解 𐟔犦‰“开Al出图工具，选择大模型ReVAnimated。输入正反关键词，自动匹配。后期处理超清放大，用Tidifuilo进行图片处理。使用lora2：水晶玻璃，创意透明度设置为0.30。输入相同参数，运用lora2：水晶玻璃，创意透明度设置为1.0-V.0.70。概念设计通0.30，生图采样方法选择Eulera，选代步数20。面部修复、平铺图、高分辨率修复等设置。放大算法选择R-ESRGAN_4X+，等比缩放，放大倍率2.00。开启Controlnet，上传图片，选择硬边缘检测。预处理器设置为invert，启用完美像素，允许预览。上传蒙版，选择硬边缘检测、法线贴图、深度图等。所需咒语 𐟧™‍♂️ 工具教程已打包，免费在线矢量图转换器V DUA形。将四像疮副此处开始，电脑样机板式、手机、平板、Midjourney工具等。真的没想到，短短两小时就能搞定手机图标，真的太开心了！𐟎‰

百度竞价|OCPC投放的要点!! oCPC需要注重的方向: 1)关键词。如果账户每天主消费的词都是高意向词，说明模型就是对的。如果消费的词都是一些意向比较泛的词，那么模型必然有问题，效果肯定不会太理想; 2)搜索词。如果搜索词整体匹配的都不错，说明账户的匹配模式是没问题的。如果整体的匹配比较差，说明匹配模式需要优化。另外，再补充一个点，开启自动定向，匹配是失效的。关闭自动定向，匹配是可以微调的。 3)转化量和转化成本。如果是正常水平，说明OCPC包的效果是稳定的。如果整体波动大，或者量少成本高，则需要优化了。也可以删包重建。 4)关注线索质量情况。如果线索质量比较差，一般可能是关键词或者搜索词不行，需要优化这两者。或者增加深度转化。 5)转化目标和深度转化。每天的线索量不是很多，可以不加深度转化。加了之后不利于起量。如果每天线索量比较多，可以添加一下。要说明的是，深度转化这个功能利弊均有，利是提升质量，弊是起量较慢。⠣百度竞价推广#⠂ #百度开户#⠂ #杭州百度开户#⠂ #广告投放#

我被这本LLM新书彻底征服了！𐟌Ÿ 𐟓š 这本书简直是LLM领域的圣经！它深入浅出地讲解了如何利用预训练的大型语言模型，将其能力应用到各种场景中，比如文案生成、摘要提取等等。更棒的是，它还介绍了如何构建一个超越关键词匹配的语义搜索系统，让你的搜索更具智能性。 𐟒ᠥœ襮ž际操作中，这本书指导你如何搭建一个高级的大型语言模型流水线，以便对文本文档进行聚类并深入探索它们的主题。通过采用密集检索和重新排名等技术，你可以构建出更为智能的语义搜索引擎，彻底颠覆传统的关键词搜索。 𐟓š 此外，这本书还详细讲解了如何应用现有的库和预训练模型进行文本分类、搜索和聚类等操作。通过学习基础Transformer模型的架构，比如BERT和GPT，你可以更好地理解这些模型的工作原理。 𐟔 书中还深入探讨了大型语言模型的训练过程，特别是基础Transformer模型的架构，例如BERT和GPT。你还会了解到如何为特定应用优化大型语言模型，包括生成模型微调、对比微调和上下文学习等多种方法。 𐟌Ÿ 总的来说，这本书提供了丰富的实践指导，帮助你在利用大型语言模型方面取得更多的价值。无论你是初学者还是资深开发者，这本书都值得一读再读！

LLM神书：提文本处理力 𐟓š 这本书将带你走进大型语言模型（LLM）的奇妙世界，教你如何利用这些先进的AI工具来处理文本数据。 𐟔 通过预训练的LLM，你可以轻松实现文本拷贝、摘要等任务，让写作变得更加高效。 𐟔Ž 超越关键词匹配，构建语义搜索系统，让你的搜索结果更加精准。 𐟓Š 利用LLM进行文本分类和聚类，让你能够更深入地理解大量文本文件。 𐟓栦œ줹樿˜将介绍如何使用现有的库和预训练模型来进行文本分类、搜索和聚类。 𐟚€ 构建高级LLM流水线，探索文本文档的主题，让你的文本处理能力更上一层楼。 𐟔砦𗱥…夺†解LLMs的架构，如BERT和GPT，以及它们是如何被训练的。 𐟛 ️ 掌握优化LLMs的不同方法，包括生成模型微调、对比微调和上下文学习，以适应特定应用的需求。 𐟌Ÿ 通过这些方法，你将能够充分利用LLM的能力，为你的文本处理项目带来巨大的价值。

AI绘画创意分享：Pop玛特女孩 𐟎褻Š天带来的是关于Pop玛特女孩的AI绘画分享。关键词包括： 𐟘„可爱女孩的快乐微笑 IP设计来自Pop玛特 18岁女孩的形象动漫风格实体模型 3D渲染使用Blender进行最佳质量渲染 8k分辨率 𐟔关键词解释： IP by Pop Mart：泡泡玛特的设计/模型，常与盲盒、动漫等概念结合。 3D Render, Focus OC Blender：适用于三维模型、动画和渲染。 S750：控制生成图像与描述的匹配度，值越小，匹配度越高，但艺术性较低；值越大，艺术性越高，但与描述的关联度降低。 𐟒–最喜欢的是第一张，非常适合作为壁纸，嘎嘎好看！

今年最不后悔读的一本大模型新书 𐟓š 探索如何巧妙运用预训练的大型语言模型，从文本生成到语义搜索，再到文本分类与聚类，开启AI应用的新篇章。 𐟚€ 构建高效的大型语言模型流水线，深入挖掘文本主题，聚类文本文档。 𐟔 创建先进的语义搜索引擎，超越传统关键词匹配，运用密集检索和重新排名技术。 𐟒ᠥ‘掘大型语言模型在各种实际场景中的潜在价值，探索其无限可能。 𐟔砦𗱥…夺†解基础Transformer模型（如BERT和GPT）的架构，掌握其精髓。 𐟧頧 ”究大型语言模型的训练过程和原理，揭开其神秘面纱。 𐟛 ️ 探索优化大型语言模型的不同方法，如生成模型微调、对比微调和上下文学习。 𐟎𘺧‰𙥮š应用场景优化大型语言模型，提升其性能和效率。 𐟌Ÿ 通过这些内容，您将能够以50%以下的文字重复率巧妙地表达相同的含义，让AI技术为您的创作提供无限灵感。

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